众所周知，JavaScript是单线程的，所以浏览器通过JavaScript发起的请求是异步请求。Python自带的asyncio模块为Python带来了原生的异步能力。在学习asyncio的时候，我们应该正确理解Python中的异步代码和JavaScript原生代码的区别，这样才能更好的理解用Python中的同步代码编写异步程序的逻辑。对于异步操作，如果我们使用日常生活中的例子，可能有助于我们理解JavaScript原生的异步操作，但可能会阻碍我们理解Python的异步操作。比如：我打开洗衣机，等洗衣机自动运转，我就可以做饭了，我可以一边等着米饭煮熟一边看书。现在假设我们要请求一个URL：http://httpbin.org/delay/5。请求此URL后，需要5秒才能返回结果。我们使用jQuery写了一段JavaScript代码：functiontest_async(){$.ajax({type:'GET',contentType:'application/json;charset=utf-8',url:'http://httpbin.org/delay/5',success:function(response){console.log('5秒请求返回:',response)}})vara=1+1a=a*2console.log(a)$.ajax({type:'GET',contentType:'application/json;charset=utf-8',url:'http://httpbin.org/ip',success:function(response){console.log('查询IP返回：',response)}})console.log('Thisistheendofthecode')}运行效果如下图所示：可以看出整个代码的执行逻辑和我们的异步是一致的生活。首先是一个5秒的Request，但是程序不会卡死等待，而是继续运行下面的代码，然后再发起新的请求。由于新请求返回时间短，所以新请求返回打印速度很快，打印5秒请求的结果是最后一个。就像我们打开洗衣机的电源，然后去淘米煮饭一样。我们把米放进电饭锅里，打开电饭锅的电源，就去看书了。最后先煮饭，再洗衣服。JavaScript原生异步请求的过程和日常生活中的逻辑非常相似。所以很容易理解JavaScript的异步流程。但在Python中，异步是另一回事。下面来写一段代码：importasyncioimportaiohttpasyncdefmain():asyncwithaiohttp.ClientSession()asclient:response=awaitclient.get('http://httpbin.org/delay/5')result=awaitresponse.json()print('5秒requestReturn:',result)a=1+1a=a*2print(a)new_response=awaitclient.get('http://httpbin.org/ip')new_result=awaitnew_response.json()print('查询IP返回:',new_result)print('代码到此结束')asyncio.run(main())运行效果如下图所示：可以看出程序还是串行运行的，并且有根本没有异步跟踪。要让程序异步运行，我们需要收集足够多的任务提交给asyncio，让它通过事件循环调度这些任务：importasyncioimportaiohttpasyncdefdo_plus():a=1+1a=a*2print(a)asyncdeftest_delay(client)：response=awaitclient.get('http://httpbin.org/delay/5')result=awaitresponse.json()print('5秒请求返回：',result)asyncdeftest_ip(client):response=awaitclient.get('http://httpbin.org/ip')result=awaitresponse.json()print('查询IP返回：',result)asyncdeftest_print():print('代码到此结束')asyncdefmain():asynciohttp.ClientSession()asclient:tasks=[asyncio.create_task(test_delay(client)),asyncio.create_task(do_plus()),asyncio.create_task(test_ip(client)),asyncio.create_task(test_print())]awaitasyncio。gather(*tasks)asyncio.run(main())运行效果如下图所示：这是因为，在asyncio中，task是可以并行化的最小单元，需要将task组合在一起，通过asyncio.gather或syncio.wait提交到事件循环后，可以并行化。当使用代码asyncio.create_task(asynchronousfunction())时，这个异步函数实际上并没有运行，所以在上面的代码中：tasks=[asyncio.create_task(test_delay(client)),asyncio.create_task(do_plus()),asyncio.create_task(test_ip(client)),asyncio.create_task(test_print())]创建一个包含4个任务的列表，这4个异步函数中的代码还没有执行。当再次调用awaitasyncio.gather(*tasks)时，这4个任务作为4个参数传入asyncio.gather函数，于是Python的事件循环开始对它们进行调度。在这些异步函数中，其中包含await的地方是告诉Python，await后面的函数可能有IO等待，可以挂断等待一会，现在可以查看eventloop中的其他异步任务是否已经完成等待就可以了跑步。没有await的地方，还是串行的。比如do_plus中的三行代码是一次性依次执行的。因此，我们在使用Python的asyncio编写异步代码时，需要提前安排好异步切换位置，并打包为一个异步任务，然后一次性提交一批任务给asyncio，让Python自己执行按照我们安排的切换逻辑进行切换。安排这些任务。就像，当我在写JavaScript时，我先出去打开洗衣机，然后在等待的时间里想办法下一步做什么。当我写Python的时候，我需要提前安排好整个计划：先打开洗衣机，边洗米边煮饭，然后看书。并将这份计划提交给专门做事的人执行。只有了解了这个区别，才能更好的在Python中使用asyncio。注意，本文所说的异步JavaScript是JavaScript最原始的异步逻辑。JavaScript现在具有Promise等高级功能来实现类似于Python的异步逻辑。
